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データドリブンの極意 Tableauブートキャンプで学ぶデータを「読む」「語る」力
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商品詳細
| 内容紹介 | |
|---|---|
| 販売会社／発売会社 | 技術評論社 |
| 発売年月日 | 2021/07/01 |
| JAN | 9784297122096 |
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データドリブンの極意
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商品レビュー
3.8
5件のお客様レビュー
データドリブンの入門として分かり易かったです。 具体的なツールや分析軸などの話はほとんど出ませんが、データドリブンを必要とされた組織で、どういう考えでどう始めたらいいのかというところがしっくりきました。
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- ネタバレ
※このレビューにはネタバレを含みます
データを正しく読み取り、書く(表現)するために必要なリテラシーや、データからストーリーを紡ぎ、アクションに結び付ける組織・文化をどうのように根付かせるかといった内容の本。難しい数式などは一切でてこない。著者の経験をベースにしているので、ここに記載されちえることに網羅性があるかは疑問があるが、ポイントとしてはよいことが記載されている。 ・ストーリーをもってデータをビジュアライズする。ディメンションの４つの切り口（When/Where/Who/What）と起承転結で語るのがよい。 ・5W1Hの残りのWhy/Howがインサイトそのもの。 ・ビジュアル分析のサイクルは「Task→Get Data→ Chose Visual Mapping→View Data→Develop Insight→Share/Act」のサイクルで中心に人がいる。Taskから出発することは必須。データ分析そのものがTaskにならないよう注意が必要。 ・人間の思考フロー、脳の仕組みを踏まえたビジュアル表現が大切。感覚記憶を動かす10のPreattentive Attributeを意識するとよい。 ・データドリブン組織にはモダンな分析プラットフォームが必須。セキュリティ、データアクセス、データ準備、ガバナンス、コンテンツ探索、分析、コラボレーションの要件を押さえること。 ・そもそも「データ」とは何なのか？世の中の事象そのものではないが「ある事実やそれを記録したもの」。データを日本語に訳すなら「記録」。記録をデータ分析の技術で取捨選択し付加価値を付けたものが「情報」である。 ・データの粒度、詳細レベルの見極め、発生起源に想いをめぐらすこと。
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これからのデジタル人材育成に向けた基礎知識や心構え的な事を学ぶ事が出来ました。 データとは何か？なんて事を考えたこともなかったので良い気づきを得られたと思います。
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